dor_id: 26110
506.#.#.a: Público
590.#.#.d: Cada artículo es evaluado mediante una revisión ciega única. Los revisores son externos nacionales e internacionales.
510.0.#.a: Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACyT), Sistema Regional de Información en Línea para Revistas Científicas de América Latina, el Caribe, España y Portugal (Latindex), Scientific Electronic Library Online (SciELO), Red de Revistas Científicas de América Latina y El Caribe, España y Portugal (RedALyC), Organización de Estados Iberoamericanos (CREDI), Actualidad Iberoamericana de Chile, Red Iberomericana de Innovación y Conocimiento Científico (REDIB), Science Direct, Directory of Open Acces Journals, Indice de Revistas Latinoamericanas en Ciencias (Periódica), Bibliografía Latinoamericana (Biblat), Índice Internacional de Revistas Actualidad Iberoamericana (CIT)
561.#.#.u: https://www.ingenieria.unam.mx/
650.#.4.x: Ingenierías
336.#.#.b: article
336.#.#.3: Artículo de Investigación
336.#.#.a: Artículo
351.#.#.6: http://www.revistas.unam.mx/index.php/ingenieria/index
351.#.#.b: Ingeniería, Investigación y Tecnología
351.#.#.a: Artículos
harvesting_group: RevistasUNAM
270.1.#.p: Revistas UNAM. Dirección General de Publicaciones y Fomento Editorial, UNAM en revistas@unam.mx
590.#.#.c: Open Journal Systems (OJS)
270.#.#.d: MX
270.1.#.d: México
590.#.#.b: Concentrador
883.#.#.u: http://www.revistas.unam.mx/front/
883.#.#.a: Revistas UNAM
590.#.#.a: Coordinación de Difusión Cultural, UNAM
883.#.#.1: https://www.publicaciones.unam.mx/
883.#.#.q: Dirección General de Publicaciones y Fomento Editorial, UNAM
850.#.#.a: Universidad Nacional Autónoma de México
856.4.0.u: http://www.revistas.unam.mx/index.php/ingenieria/article/view/38386/34894
100.1.#.a: Cervantes Osornio, Rocío; Arteaga Ramírez, Ramón; Vázquez Peña, Mario Alberto; Ojeda Bustamante, Waldo; Quevedo Nolasco, Abel
524.#.#.a: Cervantes Osornio, Rocío, et al. (2013). Modelos Hargreaves Priestley-Taylor y redes neuronales artificiales en la estimación de la evapotranspiración de referencia. Ingeniería Investigación y Tecnología; Vol 14, No 2, 2013. Recuperado de https://repositorio.unam.mx/contenidos/26110
245.1.0.a: Modelos Hargreaves Priestley-Taylor y redes neuronales artificiales en la estimación de la evapotranspiración de referencia
502.#.#.c: Universidad Nacional Autónoma de México
561.1.#.a: Facultad de Ingeniería, UNAM
264.#.0.c: 2013
264.#.1.c: 2013-05-16
653.#.#.a: Función de base radial; hargreaves; modelos; necesidades de agua; priestley-taylor; pronóstico; función de base radial; hargreaves; modelos; necesidades de agua; priestley-taylor; pronóstico
506.1.#.a: La titularidad de los derechos patrimoniales de esta obra pertenece a las instituciones editoras. Su uso se rige por una licencia Creative Commons BY-NC-ND 4.0 Internacional, https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/legalcode.es, fecha de asignación de la licencia 2013-05-16, para un uso diferente consultar al responsable jurídico del repositorio por medio del correo electrónico marciaglez@dirfing.unam.mx
884.#.#.k: http://www.revistas.unam.mx/index.php/ingenieria/article/view/38386
001.#.#.#: oai:ojs.phoenicis.tic.unam.mx:article/38386
041.#.7.h: spa
520.3.#.a: Resulta costoso medir directamente la evapotranspiración de referencia (et0) con un lisímetro, y al no contar con esta información se utilizó el método de penman-monteith modificado por la fao (et0 fao-56 p-m) para su cálculo. El objetivo del presente trabajo fue realizar una comparación de modelos empíricos como el de hargreaves, hargreaves calibrado y priestley-taylor, con el modelo de redes neuronales artificiales función de base radial(rna br), con las mismas variables de entrada, en la estimación de la et0 fao-56 p-m. Las estimaciones de et0se evaluaron en cuatro estaciones climáticas del distrito 075, valle del fuerte en sinaloa, México. Las rnabr3 yrnabr7 utilizaron las mismas variables de entrada (o menos) que los métodos convencionales de hargc y p-t,respectivamente. Los rmse de hargc y p-t en el ajuste, variaron de 0.7092 a 0.7848 y de 0.4178 a 0.8207, y en la validación de 1.1898 a 0.6914 y de 0.3800 a 0.6889, respectivamente. de las rnabr3 y rnabr7 susrmse en el ajuste fueron de 0.5295 a 0.6737 y de 0.3574 a 0.4809, y en la validación de 1.3096 a 0.6254 y de 0.3470 a 0.4919, respectivamente. Los rmse obtenidos en el ajuste y en la validación de las rnabr3 y rnabr7definieron que éstas fueron mejores en la estimación de la et0 fao-56 p-m que los métodos convencionales. resulta costoso medir directamente la evapotranspiración de referencia (et0) con un lisímetro, y al no contar con esta información se utilizó el método de penman-monteith modificado por la fao (et0 fao-56 p-m) para su cálculo. El objetivo del presente trabajo fue realizar una comparación de modelos empíricos como el de hargreaves, hargreaves calibrado y priestley-taylor, con el modelo de redes neuronales artificiales función de base radial(rna br), con las mismas variables de entrada, en la estimación de la et0 fao-56 p-m. Las estimaciones de et0se evaluaron en cuatro estaciones climáticas del distrito 075, valle del fuerte en sinaloa, México. Las rnabr3 yrnabr7 utilizaron las mismas variables de entrada (o menos) que los métodos convencionales de hargc y p-t,respectivamente. Los rmse de hargc y p-t en el ajuste, variaron de 0.7092 a 0.7848 y de 0.4178 a 0.8207, y en la validación de 1.1898 a 0.6914 y de 0.3800 a 0.6889, respectivamente. de las rnabr3 y rnabr7 susrmse en el ajuste fueron de 0.5295 a 0.6737 y de 0.3574 a 0.4809, y en la validación de 1.3096 a 0.6254 y de 0.3470 a 0.4919, respectivamente. Los rmse obtenidos en el ajuste y en la validación de las rnabr3 y rnabr7definieron que éstas fueron mejores en la estimación de la et0 fao-56 p-m que los métodos convencionales.
773.1.#.t: Ingeniería Investigación y Tecnología; Vol 14, No 2 (2013)
773.1.#.o: http://www.revistas.unam.mx/index.php/ingenieria/index
046.#.#.j: 2021-08-03 00:00:00.000000
022.#.#.a: ISSN impreso: 1405-7743
310.#.#.a: Trimestral
264.#.1.b: Facultad de Ingeniería, UNAM
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245.1.0.b: Modelos Hargreaves Priestley-Taylor y redes neuronales artificiales en la estimación de la evapotranspiración de referencia
last_modified: 2021-08-12 16:00:00
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